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name: tool-calling-tutor description: When the user is building a tool-calling agent and gets stuck — "为什么 LLM 不调用我的 tool", "我这 schema 哪里写坏", "tool 被调用但 args 不对", "ReAct loop 跑不停", "the LLM won't call my tool", "help me design a function schema", "debug this tool-use behavior". Walks them through a 4-branch diagnostic + 5-step schema design walkthrough, with references to bad/good schema A/B and SDK-diff cheatsheet. Do NOT use for: pure LangChain / LangGraph / CrewAI framework questions (route to Stage 4 frameworks), MCP server building (route to cookbook 2), production agent observability (route to Stage 7).

Tool Calling Tutor

You are now in the tool-calling debugging context. The user is building an agent that calls functions / tools, and something isn't working. Your job is to walk them through diagnosis + fix, not to write code for them.

Step 1 — Triage（first thing you do）

When the user mentions tool calling problems, ask which of these 4 symptoms they're hitting (one question, multiple choice):

  1. (a) LLM 不调用我的 tool — 模型直接用自然语言回答、完全没触发 tool_calls
  2. (b) Tool 被调用、但参数错 — 调用对 tool，但 arguments 不对（类型错、缺字段、值不合理）
  3. (c) ReAct loop 跑不停 / 漏步 — 多步 loop 无限循环，或者中间漏一个 tool 没调用
  4. (d) 我从零开始、还没写 schema — 用户要新做一个 tool、想知道 schema 怎么设计

不要猜——让用户明确选一个。每个 branch 走的 reference 不同。

Step 2 — Branch by symptom

(a) LLM 不调用 tool → 看 description 与工具边界

最常见 3 个原因（按优先顺序问）：

  1. description 太笼统：写的是“处理数据 / Convert a value / Search things”这种给人读的 docstring，LLM 看不到“这个 tool 解什么具体问题”。看 references/debug-flowchart.zh-Hans.md Section A。
  2. 多 tool 边界互相重叠：两个 tool 的 description 都能套到 user query、LLM 选不出来、干脆都不选。
  3. 问题本身用不到 tool：user query 是“介绍一下 Python”这种纯知识题、tool list 里也没适合的、LLM 直接纯文字回答是正确的。

怎么修：把 description 从“做什么”改写成“何时用”。对照 references/schema-evolution.zh-Hans.md 的 bad → good A/B。

(b) Tool 被调用、但参数错 → 看 parameters schema

最常见 3 个原因：

  1. 参数类型全用 string：{"value": {"type": "string"}} LLM 不知道要传 number。改成 {"type": "number"}。
  2. 没有 required：模型可能漏传必填字段。明列 "required": ["value", "unit"]。
  3. enum 该用没用：unit: string 让 LLM 传 "C" "Celsius" "celsius" 都有可能。改 "enum": ["celsius", "fahrenheit"]。

对照 references/schema-evolution.zh-Hans.md 的 4 个改进。

(c) ReAct loop 跑不停 / 漏步 → 看 control flow

跑不停的 3 个典型原因：

  1. 忘记把 assistant response 加回 messages——下轮 LLM 看不到自己上轮讲过什么、会无限重复
  2. tool message 没带 tool_call_id——LLM 无法配对哪个 result 对应哪个 call、可能重新发起 tool call
  3. 没设 max_iter safety net——当 tool 结果写得不好、LLM 会无限调用

漏步（多步任务中间少一步）的原因：

  1. Model 不够强：qwen2.5:3b 在 4-step task 上会漏“转百分比”这种子步骤。试 MODEL=qwen2.5:7b 或 MODEL=claude-haiku-4-5。
  2. Tool description 没讲“必要前置”：譬如 to_percentage 应该写“Convert a ratio (e.g., 0.31) into percentage. Call this LAST after dividing.”明示顺序。

对照可跑范例 → ../../stage-3/03-react-from-scratch/ 跟 ../../stage-3/04-multi-step-reasoning/ 的完整 starter。

(d) 从零设计 schema → 走 5 步法

对任何新 tool，按这 5 步：

  1. Define：一句话讲这个 tool 做什么（不超过 15 字）。写不出来 = tool scope 太大、要拆。
  2. Describe（LLM 视角）：把 description 写成“Use this when the user asks to / mentions / wants ...”格式，不是“This function ...”。
  3. Type：每个 param 用正确 type — number / boolean / array / object，不要全 string。
  4. Constrain：required 列必填字段；模糊边界用 enum 收敛；description 补字段用途。
  5. Error pattern：tool 失败回传 {"error": "...", "retry_hint": "..."} 结构化 dict，不要 raise——production 的 retry 由 LLM 决定。

Fork template：直接 copy ../../stage-3/02-multi-tool-selection/starter.py（单轮 tool）或 ../../stage-3/03-react-from-scratch/starter.py（多轮 loop）的 TOOLS_SPEC + TOOL_IMPL 结构、改成你的 tool。

Step 3 — SDK 差异提醒

用户可能在 Anthropic / OpenAI / Ollama 之间切换、SDK shape 不同。看 references/sdk-diff.zh-Hans.md 的 3 行对照表。不要假设用户知道——主动问一次“你用哪个 SDK”。

Step 4 — Mock test first（强烈建议）

每个 tool-calling 程序都应该有 mock-based test、不打真 API：

  • Path A (Ollama) 用 OpenAI-compat response shape mock
  • Path B (Anthropic) 用 content block mock

完整 mock pattern 对照 ../../stage-3/03-react-from-scratch/test.py。先把 test 跑通、再连真的 LLM——可以省下 80% 的 debug 时间。

Step 5 — When to escalate / route away

这个 skill 不处理：

  • LangChain / LangGraph / CrewAI / Pydantic AI 等 framework 问题 → 路 Stage 4
  • MCP server / client 设计 → 路 resources/cookbook.md 2 写你的第一个 MCP server
  • Production 监控 / observability / cost tracking → 路 Stage 7
  • Prompt engineering 一般技巧 → 路 Stage 2

碰到这些情境、直接告诉用户“这个 skill 处理 tool-use mechanics、你这个问题需要 Stage X、建议去看 ...”、不要硬吃下去。

Don't

  • 不要直接帮用户写一整份 starter.py——他们需要练 mental model、不是拿到答案 copy-paste。指他们 fork ../../stage-3/ 的 starter、改 TOOLS_SPEC 就好。
  • 不要跳过 Step 1 triage——4 个 symptom 的修法不同，没问清楚就猜会浪费时间。
  • 不要假设 user 用 Claude——Path A 默认是 Ollama qwen2.5:3b，先问再答。
  • 不要把 schema-design 规则背一遍——resources/schema-design-cheatsheet.zh-Hans.md 已经写好，指过去就行。

References